論文の概要: Zoom-to-Inpaint: Image Inpainting with High-Frequency Details
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.09401v2
- Date: Mon, 12 Apr 2021 01:40:49 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-05-02 07:27:26.621056
- Title: Zoom-to-Inpaint: Image Inpainting with High-Frequency Details
- Title（参考訳）: Zoom-to-Inpaint:高頻度詳細画像インペインティング
- Authors: Soo Ye Kim, Kfir Aberman, Nori Kanazawa, Rahul Garg, Neal Wadhwa,
Huiwen Chang, Nikhil Karnad, Munchurl Kim, Orly Liba
- Abstract要約: 高分解能で精錬し、出力を元の解像度に縮小する超解像法を提案します。
精細化ネットワークに高精細画像を導入することで、スペクトルバイアスによって通常滑らかになる細部を再構築することができる。
当社のズームイン、精緻化、ズームアウト戦略は、高解像度の監視とプログレッシブラーニングと組み合わせることで、高周波の詳細を高めるためのフレームワークに依存しないアプローチを構成します。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 39.582275854002994
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: Although deep learning has enabled a huge leap forward in image inpainting,
current methods are often unable to synthesize realistic high-frequency
details. In this paper, we propose applying super-resolution to coarsely
reconstructed outputs, refining them at high resolution, and then downscaling
the output to the original resolution. By introducing high-resolution images to
the refinement network, our framework is able to reconstruct finer details that
are usually smoothed out due to spectral bias - the tendency of neural networks
to reconstruct low frequencies better than high frequencies. To assist training
the refinement network on large upscaled holes, we propose a progressive
learning technique in which the size of the missing regions increases as
training progresses. Our zoom-in, refine and zoom-out strategy, combined with
high-resolution supervision and progressive learning, constitutes a
framework-agnostic approach for enhancing high-frequency details that can be
applied to any CNN-based inpainting method. We provide qualitative and
quantitative evaluations along with an ablation analysis to show the
effectiveness of our approach. This seemingly simple, yet powerful approach,
outperforms state-of-the-art inpainting methods.
- Abstract（参考訳）: 深層学習は画像の描画において飛躍的な進歩をもたらしたが、現在の手法では現実的な高周波の詳細を合成できないことが多い。
本稿では,大まかに再構成された出力に超解像を適用し,高分解能で精製し,出力を元の解像度にダウンスケールする手法を提案する。
精細化ネットワークに高解像度の画像を導入することで、我々のフレームワークは、スペクトルバイアスによって通常滑らかにされる細部を再構築することができる。
本研究では,大規模ホールにおける改良ネットワークの訓練を支援するため,訓練が進むにつれて欠落領域の大きさが増加するプログレッシブ・ラーニング手法を提案する。
当社のズームイン,精製,ズームアウト戦略は,高分解能の監督とプログレッシブ・ラーニングと相まって,任意のcnnベースのインペインティング法に適用可能な高周波詳細化のためのフレームワークに依存しないアプローチを構成する。
本手法の有効性を示すために, 定性的, 定量的評価とアブレーション解析を行った。
この一見シンプルで強力なアプローチは、最先端の塗装方法より優れている。
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